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该系统是电动汽车能源管理的关键技术，将由马瑞利自主开发和生产，预计于 202 年上市。
“我们很高兴获得这项重要任务，尤其是因为这项技术在电动汽车的能源管理中起着关键作用。” Marelli 电力传动系统部门总裁 Hannes Prenn 表示。“这进一步加强了我们与全球汽车制造商的合作，也是对 Marelli 多年来在开发不同架构的 BMS 方面积累的丰富经验的认可，这些 BMS 可以满足我们客户的特定需求，并与他们共同打造未来的汽车。” 获奖的电池管理系统将由 Marelli 位于意大利和日本的电力传动系统团队开发和测试。该系统计划于 2026 年开始生产，为汽车制造商的各个工厂供货。BMS 将基于分布式架构，需要的线束更少。该系统（简而言之，其作用是监控和控制电池）将所有与锂电池单元相关的硬件集成到电池模块控制器 (CMC) 上，该控制器直接放置在被监控的电池模块上。该解决方案减少了大量的布线，布线仅限于相邻 CMC 模块之间的几条传感器线和通信线。因此，每个 CMC 都更加独立，并根据需要处理测量和通信。电池管理系统的主要任务是管理电池的存储电量和容量，以便为车辆提供能量，同时检查和提供有关电池的信息
混合电动汽车能源管理系统的基于学习的最先进的收费评估模型
收到：2022年12月13日修订：2023年1月14日接受：2023年1月21日发布：2023年1月29日摘要 - 促进电动汽车使用（EVS）是鼓励碳公正性和侵犯环境问题的实用方法。政府法规和用户体验与电动电池电池和电池管理改进直接相关。替代发动机技术在近年来解决传统汽车问题方面变得越来越重要。为了使运输行业脱碳，电动汽车是实用的解决方案。从传统的房屋以及从传统的转变为EV或HEV车辆也至关重要。电动汽车最重要的部分之一是电池。在满足更大的容量和高功率需求时，必须提供电池组（由许多电池组成）。这些大型电池组容易被充电和排放时过热，这可能会导致很多问题。因此，必须采用电池管理系统。它可以优化电池组，以便更有效，安全地发挥作用。本文的主要目标是模拟电池管理系统（BMS）模型，并检查电池管理系统参数估计的几种方法。它还为BMS最有效，最经济的实施策略提供了建议。有效的电池管理系统（BMS），主要用于信号电池电量水平，仍然是众多HEV技术（SOC）的关键组成部分。由于过度充电和放电总是会损坏电池，因此BMS必须提供准确的SOC估计。尽管有几种SOC预测策略可以控制电池电池SOC，但HEV需要提高SOC估计能力。从这个角度来看，用安全能源管理技术的Soc估算模型的建造独特的深度学习模型是本文的主要重点。所提出的模型使用具有长度短期内存（HCL）模型的混合卷积神经网络来精确估计SOC。HCl模型用于促进建模，并提供了电池模型的输入和输出关联的准确表示。一项详细的实验研究表明，所提出的模型在几种方面都优于其他当前方法。
电动汽车能源管理系统解决方案... -RVE
操作 - 实时阅读房屋电动面板的总功耗； - 检测何时总功耗超过主断路器容量的80％，并降低了EV充电器的温度； - 当电动面板的总功耗少于其容量的80％以上时，会自动重新激发电动汽车充电器。- 需要一个双杆断路器插槽。
基于软演员-评论者算法的插电式混合动力汽车能量管理策略
摘要：插电式混合动力汽车（PHEV）配备多个动力源，为满足驾驶员的动力需求提供了额外的自由度，因此通过能量管理策略（EMS）合理分配各动力源的动力需求，使各动力源工作在效率区，对提高燃油经济性至关重要。本文提出一种基于软演员-评论家（SAC）算法和自动熵调节的无模型EMS，以平衡能量效率的优化和驾驶循环的适应性。将最大熵框架引入基于深度强化学习的能量管理，以提高探索内燃机（ICE）和电动机（EM）效率区间的性能。具体而言，自动熵调节框架提高了对驾驶循环的适应性。此外，通过从实车采集的数据进行了仿真验证。结果表明，引入自动熵调节可以有效提高车辆等效燃油经济性。与传统EMS相比，该EMS可节省4.37%的能源，并且能够适应不同的驾驶循环，并能将电池的荷电状态保持在参考值。
电动汽车能源管理系统目录
操作 - 实时阅读房屋电动面板的总功耗； - 检测何时总功耗超过主断路器容量的80％，并降低了EV充电器的温度； - 当电动面板的总功耗少于其容量的80％以上时，会自动重新激发电动汽车充电器。- 需要一个双杆断路器插槽。
电动车能量的概率深度学习 -
电动汽车的持续传播为支持数字基础设施带来了新的挑战。例如，此类车辆的长途路线计划依赖于预期的旅行时间和能源使用的预测。我们设想一个两层体系结构来产生此类预测。首先，路由和旅行时间预测子系统生成了建议的路线，并预测速度沿路线的变化。接下来，预期的能源使用将从速度轮廓和其他上下文特征（例如天气信息和坡度）中预测。为此，本文提出了通过电动汽车跟踪数据构建的深度学习模型。首先，由于路线的速度轮廓是能源使用的主要预测指标之一，因此探索了构建速度配置文件的不同简单方法。接下来，提出了八个不同的能量使用预测模型。四个模型是概率的，因为它们预测了单点估计值，而是该路线上能量使用的概率分布的参数。在预测EV能量使用时，这特别相关，这对许多输入特征非常敏感，因此几乎无法准确地预测。具有两个现实世界EV跟踪数据集的广泛实验验证了所提出的方法。本研究的代码已在GitHub上提供。
Simcenter 汽车能源管理
从一开始，系统模型就可以与 3D 流体模拟相结合，无论是用于引擎盖下热管理还是空气动力学。在早期设计中，可以使用简化的座舱来帮助在系统模型中提供改进的控制逻辑。这可以通过 Simcenter Amesim 中的嵌入式 CFD 进行扩展，用于为用户构建和运行 CFD 模型。随着设计的成熟，座舱的几何形状可用于查看加热和冷却通风口的位置和设计。此外，乘客也包含在数字模型中，因此您可以评估乘客的热舒适度。此外，通风口经过数字测试，以确保汽车符合政府关于挡风玻璃和侧视镜除冰/除雾的规定。3D 详细乘客舒适度模型是使用 Simcenter STAR-CCM+ 完成的，包括乘客拒绝的太阳辐射、传导、湿度和热量。结果可以映射回系统模型，以改进控制系统的逻辑，满足乘客的热舒适度。